http://www.linkedin.com/pulse/web-data-acquisition-structure-rcurl-request-part-2-roberto-palloni

如果你对R语言的list结构非常熟悉，又熟练控制流等函数的操作，自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下，自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。

本案例目标网址，今日头条的头条指数行业报告，全都是pdf格式的，需要先抓包获取PDF文件地址，之后我会随机抽取其中5个地址（因为PDF下载要看网速的，特别慢），然后将其中两个地址设置为不存在地址。

tryCatch函数拥有类似Python中的try/expect那样相对完整的容错处理机制。一个完整的tryCatch容错函数，一般具有以下结构：

微课直播群人满，请加管理员微信：xtechday（请注明：公司+姓名+行业）

myresult.columns sum(myresult.lectorName==myresult.provider)/len(myresult)0.34639696586599239import

今天看到一个看着挺养眼的经济学人图表案例，于是职业病爆发了，用ggplot2按照自己的思路写了一遍。现在把代码思路分享给大家！

后来经过搜索，还真让我发现了解决方法。今天给大家介绍两个包，这两个包可以做任务任务处理、进程处理工作，编写一些简易的交互界面。

本文将以趣直播课程信息数据抓取为例，展示如何使用RCurl进行结合浏览器抓包操作进行简易数据抓取。

爬虫的入门也算有了一点儿小小的心得，下一步计划在不断练习巩固现有知识的同时、对服务器的反反爬进行探索，这里涉及到如何使用随机agent、如何构造匿名代理IP以及如何使用多进程，要走的路还有很长。

myresult=data.frame(title,subtitle,author,category,price,rating,eveluate_nums)

author_text=subtitle_text=eveluate_nums_text=rating_text=price_text=rep('',length)

print(i+":"+str(len(m))) title:39subtitle:39author:39category:39price:39rating:39eveluate_nums:39

本文演示的目标xml文件是我的个人博客：博客地址——raindu.com,选择的页面是博客rss源文件，是一个.xml格式的文件，内容主要包含博客发布过的文章名称、分类、标签、阅读量发布日期等

最近在练习R语言与Python的网络数据抓取内容，遇到了烦人的验证码问题，走了很多弯路，最终总算解决了。

as.data.frame()这份数据集将所有的课程list全部展开了，获取到了一个144*75的大数据框，但是其中有很多数据字段我们不需要的，或者说意义不大的。需要根据分析需要一点一点儿剔除掉。

URL:https://api.zhihu.com/lives/homefeed?limit=10&offset=10&includes=live Request

最近重复新翻阅R语言领域唯一一本关于网络数据采集的参考书——《基于R语言的自动数据收集》，开篇就是一个数据爬取的案例。

打开F12键，定位到XHR，寻找以.josn结尾的请求文件。当你在它的右侧打开对应Preview菜单，可以看到它的json数据源并且，有大量很整齐的课程信息的时候，差不多就找对了。

3、当函数有不止一个位置参数（必备参数）时，且左侧传入的对象在右侧函数中不是位置排在第一个的，那么此种情况下必须显式声明该参数在右侧函数中所处的位置，并且使用“.”作为占位符占位。

学习数据分析，掌握一些灵巧的分析工具可以使得数据清洗效率事半功倍，比如在处理非结构化的文本数据时，如果能够了解一下简单的正则表达式，那么你可以免去大量的冗余代码，效率那叫一个高。

FALSE)%>% addMarkers(data=mydata,lng=~long,lat=~lat,popup=~label)leaflet动态效果请点击这里：

geo是地理信息系统的简写，geopandas是Python中用于处理空间地理信息数据的后起之秀（为什么是后起之秀呢，因为有个叫basemap的包，据说很难用，我还没有深入了解过呢）。

由于即将毕业，马上进入职场，想来是时候需要巩固一下基本职场技能了，特别是Excel这种杀手级职场应用。

数据可视化技能对于今天由数据驱动的经济发展非常重要。收集和分析数据只是第一步；要向客户或管理者有效表达你的结果，你需要以连贯和直观的方式呈现数据。使用图表可以使人脑可视化进而理解大量复杂数据。

因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。

https://www.zhihu.com/question/35931586/answer/206258333

但是鉴于多边形填充本身就比较复杂，再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕，这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。

通常我们在用地图展示数据的时候，并不是需要展示所有省份的数据，而是仅仅需要展示几个典型的省份，那么在编辑数据地图的时候，也可以只在地图上单独编辑那几个要显示数据的省份。

也可以选择使用VBA驱动。（关于如何在Excel和PPT中使用VBA操纵数据地图，这一块内容国内刘万祥老师研究的很深入，它有一本《用地图说话》，完全是基于VBA操纵数据地图的，感兴趣可以了解下）。

粗略的将剩余内容分成数据可视化基础（版式设计、字体基础、配色基础）、文档管理、Excel工具配置及插件、Excel函数及数据分析、Excel图表可视化、商务智能工具。

解析完成之后，点击输出菜单输出文本。因为输出的经纬度表格包含很多空白字段，需要全部清除，只留下地址，经纬度信息，完成之后，再原始表中利用Vlookup函数把新解析的经纬度地址匹配过去。

由于本公众号开通历史较早（15年末），如今已经积累了约450+的推送文章，而我的自动回复设定仅设定了早期的100多篇推送的自动回复代码，新用户看翻历史文章又极为不便，之后会做几期专门的文章汇总链接。

Excel的图表可以100%完成上面的图形要求，但这只是基础。后续的进阶可视化，势必要用到编程绘制。为什么？比如常见的多元分析，你能用Excel很轻松的完成？但是在IPython只需要一行代码。

而对于R语言的数据可视化方向来讲，则稍有不同。数据可视化确实并不十分依赖数学（除了专门用于算法呈现的图形之外，很少有需要大量运算的），但是他高度依赖图形语法，依赖可视化视觉呈现理念。

之前已经说过了，视频地址链接并非唯一的手段，因为视频的中的id在好几个属性值里面都有包含，所有我们只需任意抓一个属性值，通过观察原始视频地址进行链接的拼接即可。

通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因子（类别之间没有特定顺序，水平相等）和有序因子（类别中间存在某种约定俗成的顺序，如年龄段、职称、学历、体重等）。

图表整体难度中等，使用ggplot2来写代码，主要考察关于极坐标转换与应用。（ggplot2系统中，两个较为高阶的用法分别为：极坐标系、地理空间的多边形填充）。

柱形图、饼图等都算这一类），但是这里的分面功能做的更加彻底，作者还是遵循惯例，将这种基于地理信息分面的可视化功能对接了ggplot2,并以分面函数facet_geo()的形式呈现。

不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数，只列出那些参数中的必要设定，总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档。

好在我学习R语言之前，就已经利用Excel临摹了大量的高难度信息图，这一点可视化素养的积累，再结合对ggplot2勤加练习获得的图感，分分钟做出一副自己喜欢的作品，已经不在话下了。

针对数据合并与追加，R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求，根据合并与追加的使用场景，这里我将本文内容分成三部分：

学习Python不到一个月，虽然学的很渣，但是还是想通过这种途径分享自己的学习心得，毕竟当初学习R语言也是这么走过来的。

在R语言中，这种多维数据集的呈现使用的技术叫做分面，其实跟以上规则是一样的，都是采用维度粒度间的粗细进行横纵布局，力图保留原始维度粒度层级间关系的基础上，聚焦于最细粒度间数据间真实关系的探索。

尽管Excel不知道丢失的维度的具体水平及名称，可是改变不了原始数据是一个二维表这样一个事实，因而还是给丢失的维度信息在图表中补全了，但是是通过默认的系列1、系列2、系列3……等方式来弥补的。

虽然看起来，它与普通气泡图比起来非常相似，但是实质上数据信息含量已经大相径庭，气泡图实际上使用了三个指标变量，而气泡云图仅适用了两个（而且仅有大小变量是数值型的）。

geom_polygon(aes(x=long,y=lat,group=group),fill="grey95",col="black")+

本文内容取材自leaflet.minicharts包官方主页的案例介绍，本篇案例虽然是关于leaflet在线地图的辅助包，但是该包的出现对于leaflet生态系统来说，确是有着划时代的意义。

以上就是Excel中图表构建原理的大致过程，而除Excel之外的数据可视化产品，基本上都是使用一维表结构（长数据）来构建可视化图形的。其中因子变量（即通常意义上的分类变量）充当着至关重要的作用。

虽然一直学的很专注（一直埋头在可视化的小圈子了，总感觉这样是停留在舒适区，也许外面的风景会更好），但是专注有专注的好处，就是每一个细节都有机会做的更好！